A adoção da governança da inteligência artificial generativa em universidades públicas brasileiras

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Gomes, Maria Gabrielle Soares
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/63792
Resumo: Generative Artificial Intelligence (GAI) has increasingly been recognized as a transformative force in higher education, offering benefits such as enhancing learning experiences and improving efficiency in academic research. However, a scoping review revealed that significant challenges persist, including concerns related to student data privacy, the spread of misinformation, and biases in assessment processes. Additionally, the review identified a lack of governance frameworks capable of effectively managing the ethical, regulatory, and operational impacts of GAI in higher education institutions. Addressing this gap, the present study aimed to understand the level of governance adoption for GAI usage in the 24 top-ranked Brazilian public universities, as listed in at least one of the academic excellence rankings: Ranking Universitário Folha 2024, QS World University Ranking 2025, and Times Higher Education World University Rankings 2025. The research is classified as qualitative, adopting an exploratory approach, and was conducted through a documentary study. Data collection involved gathering information from institutional websites and sending forms to request additional information from the selected universities. Thematic analysis was employed for data processing and analysis. Based on the analysis of the themes - structural mechanisms, procedural mechanisms, communication mechanisms, and training mechanisms - it was observed that none of the 24 analyzed institutions reached an advanced level of GAI governance adoption. However, a promising scenario emerges as 11 universities demonstrate intermediate-stage initiatives, indicating progress toward governance maturity. The findings of this study may provide valuable insights for developing practical actions and institutional policies to strengthen GAI governance in higher education.
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spelling A adoção da governança da inteligência artificial generativa em universidades públicas brasileirasInteligência Artificial GenerativaGovernança corporativa da Inteligência Artificial GenerativaNível de adoção de governança da IA generativaInstituições de ensino superiorCIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOGenerative Artificial Intelligence (GAI) has increasingly been recognized as a transformative force in higher education, offering benefits such as enhancing learning experiences and improving efficiency in academic research. However, a scoping review revealed that significant challenges persist, including concerns related to student data privacy, the spread of misinformation, and biases in assessment processes. Additionally, the review identified a lack of governance frameworks capable of effectively managing the ethical, regulatory, and operational impacts of GAI in higher education institutions. Addressing this gap, the present study aimed to understand the level of governance adoption for GAI usage in the 24 top-ranked Brazilian public universities, as listed in at least one of the academic excellence rankings: Ranking Universitário Folha 2024, QS World University Ranking 2025, and Times Higher Education World University Rankings 2025. The research is classified as qualitative, adopting an exploratory approach, and was conducted through a documentary study. Data collection involved gathering information from institutional websites and sending forms to request additional information from the selected universities. Thematic analysis was employed for data processing and analysis. Based on the analysis of the themes - structural mechanisms, procedural mechanisms, communication mechanisms, and training mechanisms - it was observed that none of the 24 analyzed institutions reached an advanced level of GAI governance adoption. However, a promising scenario emerges as 11 universities demonstrate intermediate-stage initiatives, indicating progress toward governance maturity. The findings of this study may provide valuable insights for developing practical actions and institutional policies to strengthen GAI governance in higher education.A Inteligência Artificial Generativa (IAG) tem sido cada vez mais reconhecida como uma força transformadora no ensino superior, oferecendo benefícios como o aprimoramento das experiências de aprendizado e o aumento da eficiência na pesquisa acadêmica. No entanto, uma revisão de escopo revelou que desafios significativos persistem, incluindo preocupações com a privacidade dos dados dos estudantes, a disseminação de desinformação e vieses nos processos avaliativos. Além disso, identificou-se a escassez de estruturas de governança capazes de gerenciar eficazmente os impactos éticos, regulatórios e operacionais da IAG em instituições de ensino superior. Diante dessa lacuna, este estudo teve como objetivo geral compreender o nível da adoção da governança do uso da IAG nas 24 universidades públicas brasileiras mais bem classificadas em pelo menos um dos rankings de excelência acadêmica (Ranking Universitário Folha 2024, QS World University Ranking 2025 e Times Higher Education World University Rankings 2025). A tipologia da pesquisa classifica-se como qualitativa, com abordagem exploratória e foi operacionalizada por meio de um estudo documental. A coleta de dados envolveu a busca nos sítios eletrônicos das instituições e no envio de formulários com o pedido de informações adicionais às instituições selecionadas. Para o tratamento e análise de dados, utilizou-se a análise temática. Com base na análise dos temas Mecanismos estruturais, Mecanismos procedimentais, Mecanismos comunicacionais e Mecanismos para treinamento, foi possível constatar que nenhuma das 24 instituições analisadas se enquadrariam em um nível avançado de adoção da governança da IAG. Contudo, observa-se um cenário promissor, uma vez que 11 universidades apresentam iniciativas em estágio intermediário, demonstrando progresso em direção ao amadurecimento dessa governança. Os achados deste estudo podem servir como subsídios para a formulação de ações práticas e políticas institucionais que visem fortalecer a governança da IAG no ensino superior.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBRUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃORamos, Anatália Saraiva Martinshttp://lattes.cnpq.br/5999425847740528http://orcid.org/0000-0002-8578-2018http://lattes.cnpq.br/1151025937054810Andrade, Adrianne Paula Vieira deNobre, Anna Cláudia dos SantosSouza Neto, Rômulo Andrade deGomes, Maria Gabrielle Soares2025-06-02T23:31:26Z2025-06-02T23:31:26Z2025-02-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGOMES, Maria Gabrielle Soares. A adoção da governança da inteligência artificial generativa em universidades públicas brasileiras. Orientadora: Dra. Anatália Saraiva Martins Ramos. 2025. 173f. Dissertação (Mestrado Em Administração) - Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/63792info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2025-06-02T23:31:26Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/63792Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2025-06-02T23:31:26Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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